1、雷达图分析法 雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高，代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。
2、本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳。作为一名数据分析师，如果在工作中能充分运用好这些思维，是对个人能力极大地提升，就能够在工作中创造更多的个人价值。
3、“差分法”与“化同法”经常联系在一起使用，“化同法紧接差分法”与“差分法紧接化同法”是资料分析速算当中经常遇到的两种情形。 “差分法”得到“差分数”与“小分数”做比较的时候，还经常需要用到“直除法”。
4、形态分析是散户分析股票成本更低的一种 *** 。除非是在上市公司上班，掌握了核心信息，可以捞一把，即使如此，你做别的股票也就无能为力了，但只要掌握了形态分析 *** ，打开电脑，你就能对一个股票的基本情况、未来趋势一目了然，其成本可以归零。 反之，一切股票信息中，形态的形成是成本更高的一种。
5、★【速算技巧九：增长率相关速算法】计算与增长率相关的数据是做资料分析题当中经常遇到的题型，而这类计算有一些常用的速算技巧，掌握这些速算技巧对于迅速解答资料分析题有着非常重要的辅助作用。
1、亚马逊数据分析 *** 有趋势分析、 对比分析等，数据分析推荐使用Jungle Scout，Jungle scout是亚马逊产品开发数据分析工具 ，帮助亚马逊卖家快速分析产品排名和获取产品实时销量数据，非常好用，每天处理20亿个数据点，数据精准度高达90% 。
2、广告概况分析 站内广告后台报告拆解，并进行多维度的分析，更简单、直观的让卖家查看投广效果，从而为选词、出价、匹配方式提供有效的参考依据。
3、首先可以针对亚马逊竞品数据分析工具asinspy对产品销售数据分析：《asinspy关键词数据分析工具详解》 针对产品销售数据包括产品的曝光度、点击量、加入购物车量、订单量、价格及排名。 针对产品渠道分析：分析各个产品渠道的来源，以及店铺的销量情况。
1、SQL 是结构化查询语言的缩写。用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统.，它有多种形式，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 和 SQLite。每个版本都共享大部分相同的核心 API。有很多优质的免费产品。具有一体化、语法简单、使用方式灵活的特点。Excel 几乎和SQL一样常见。
2、Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
3、数据收集和存储技术：包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理、数据仓库等技术，用于收集、整理和存储海量数据，使数据可供后续分析使用。分布式计算技术：由于数据量巨大，需要采用分布式计算技术来实现高效处理。Hadoop是目前更流行的分布式计算框架之一，它基于MapReduce算法实现了海量数据的并行处理。
4、交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
数据分析的 *** 有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。 对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的 *** 。常见的对比有横向对比和纵向对比。
分组分析法。分组分析法是为了对比，把总体中不同性质的对象分开，以便进一步了解内在的数据关系，因此分组法必须和对比法结合运用。结构分析法。结构分析法指分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析 *** 及总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。
数据分析 *** 包括：①查询型分析，即审计人员对数据库中的记录进行访问和查询；②验证型分析，即审计人员先提出自己的假设，再利用各种工具通过反复的、递归的检索查询来验证自己的假设；③发掘型分析，即审计人员从大量数据中发现蕴含的数据模式和规律、预测趋势和行为的数据分析 *** 。
对比分析 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的 *** 。 我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他 *** 搭配使用。
数据背后的世界其实是多姿多彩的，想要解读它，你需要掌握以下6种数据分析 *** 。对比分析法通过从不同角度、时间、地点比较数据，比如，今年的工资涨幅和去年比起来如何？你可以看到最突出的数据点。趋势分析法研究数据随时间的变化趋势。例如，用电量在一年中如何波动？股市的走势如何？这可以帮助你预测未来的趋势。
数据分析 *** 有很多。常见的有：描述统计。假设检验。信度分析。列联表分析。相关分析。方差分析。回归分析。聚类分析。判别分析等。还包括多重响应分析、举例分析、项目分析、对应分析、决策树分析、顺境网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等等。
1、用户分析是互联网运营的核心，常用的分析 *** 包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。
2、数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。
3、首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。
4、用户分析是互联网运营的核心，常用的分析 *** 包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。